2 रिपॉजिटरी
Awesome GitHub RepositoriesGraph-Based Text Data Management
Management of text data using adjacency matrices and node representations to capture structural relationships.
Distinct from Data Project Management: Focuses on graph-based structural representations of document text, which is distinct from project-level data management or generic asset tracking.
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Awesome Graph-Based Text Data Management GitHub Repositories
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- open-mmlab/mmocr
open-mmlab/mmocr
4,739GitHub पर देखेंmmocr एक PyTorch-आधारित ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकग्निशन फ्रेमवर्क है जिसे टेक्स्ट डिटेक्शन, रिकग्निशन और की-इन्फॉर्मेशन एक्सट्रैक्शन मॉडल्स को ट्रेन और डिप्लॉय करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह सीन टेक्स्ट डिटेक्शन और रिकग्निशन के लिए एक व्यापक टूलबॉक्स के रूप में कार्य करता है, जो टेक्स्ट क्षेत्रों का पता लगाने और विज़ुअल टेक्स्ट को मशीन-एन्कोडेड स्ट्रिंग्स में बदलने के लिए विशेष लाइब्रेरीज़ प्रदान करता है। यह प्रोजेक्ट की-इन्फॉर्मेशन एक्सट्रैक्शन और उन्नत टेक्स्ट स्पॉटिंग क्षमताओं के लिए एक रिसर्च फ्रेमवर्क के माध्यम से अलग है। इनमें ट्रांसफॉर्मर्स का उपयोग करके पॉइंट-आधारित स्पॉटिंग और मनमाने ढंग से आकार के टेक्स्ट की पहचान और ट्रांसक्रिप्शन के लिए पैरामीटराइज़्ड बेज़ियर कर्व्स का उपयोग शामिल है। यह फ्रेमवर्क कंप्यूटर विज़न क्षमताओं की एक विस्तृत सतह को कवर करता है, जिसमें विविध OCR डेटासेट्स को बढ़ाने और मानकीकृत करने के लिए डेटा पाइपलाइन मैनेजमेंट, डिस्ट्रीब्यूटेड स्केलिंग के साथ मॉडल ट्रेनिंग, और स्टैंडर्ड OCR मेट्रिक्स का उपयोग करके परफॉरमेंस मूल्यांकन शामिल है। यह ग्राउंड ट्रुथ एनोटेशन के खिलाफ भविष्यवाणियों का ऑडिट करने के लिए ज्यामितीय बहुभुज हेरफेर और परिणाम विज़ुअलाइज़ेशन के लिए यूटिलिटीज भी प्रदान करता है। यह सिस्टम Python में लागू किया गया है और Docker वातावरण पैकेजिंग के माध्यम से इंस्टॉलेशन का समर्थन करता है।
Implements storage for instance data and adjacency matrices to represent relationships between text nodes and labels in KIE tasks.
Pythonabcnetabinetcrnn - miso-belica/sumy
miso-belica/sumy
3,691GitHub पर देखेंSumy is a text summarization library and toolset designed to identify and extract the most important sentences from plain text documents and HTML web pages. It functions as an extractive summarization system, meaning it selects representative original sentences from a source text without generating new words or modifying existing phrasing. The project provides a suite of algorithmic methods for content distillation, including frequency-based sentence scoring and graph-based text ranking. It also includes utilities for HTML-to-text sanitization to isolate primary content and heuristic filterin
Calculates sentence importance by measuring connectivity and overlap within a weighted word co-occurrence graph.
Pythonhtml-extractionhtml-extractorhtml-page
